Forwarded from AI для Всех (Artemii)
Новый курс: создание диалоговых агентов на основе LangChain
Компания LangChain (совершенно пропустил момент когда они стали компанией) выпустила бесплатный курс о последних достижениях в области языковых моделей и как их можно использовать для создания диалоговых агентов.
В курсе рассматриваются новые возможности, такие как вызов функций в ChatGPT. Также вводится новый синтаксис LangChain Expression Language для настройки поведения агентов.
Слушатели научатся:
- Генерировать структурированный вывод с помощью вызова функций
Использовать LCEL для настройки цепочек обработки запросов
- Применять вызовы функций для задач вроде тегирования данных
- Понимать маршрутизацию запросов с помощью инструментов LangChain
Курс рассчитан на 1 час и доступен бесплатно в течение ограниченного времени. Рекомендуется базовое знание Python и опыт написания промптов для языковых моделей.
Это отличная возможность изучить новейшие инструменты для создания приложений на основе ИИ и улучшить свои навыки в этой области!
🦜🔗 Курс
Компания LangChain (совершенно пропустил момент когда они стали компанией) выпустила бесплатный курс о последних достижениях в области языковых моделей и как их можно использовать для создания диалоговых агентов.
В курсе рассматриваются новые возможности, такие как вызов функций в ChatGPT. Также вводится новый синтаксис LangChain Expression Language для настройки поведения агентов.
Слушатели научатся:
- Генерировать структурированный вывод с помощью вызова функций
Использовать LCEL для настройки цепочек обработки запросов
- Применять вызовы функций для задач вроде тегирования данных
- Понимать маршрутизацию запросов с помощью инструментов LangChain
Курс рассчитан на 1 час и доступен бесплатно в течение ограниченного времени. Рекомендуется базовое знание Python и опыт написания промптов для языковых моделей.
Это отличная возможность изучить новейшие инструменты для создания приложений на основе ИИ и улучшить свои навыки в этой области!
🦜🔗 Курс
Forwarded from Не баг, а фича
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Плагин для VSCode пишет весь код локально на вашем ноутбуке. CodeGPT объяснит код, найдет баги, сделает тесты и напишет функции — всё это даже без интернета.
Есть поддержка разных языков программирования, а еще импорт библиотек и фреймворков. Можно взять с собой ноут куда угодно и кодить в паре с ИИ.
Плагин CodeGPT — тут.
Гайд по локальному запуску — тут.
@bugnotfeature
Есть поддержка разных языков программирования, а еще импорт библиотек и фреймворков. Можно взять с собой ноут куда угодно и кодить в паре с ИИ.
Плагин CodeGPT — тут.
Гайд по локальному запуску — тут.
@bugnotfeature
Forwarded from эйай ньюз
Я знаю, у вас мало времени, поэтому TLDR по OpenAI DevDay:
1️⃣ Релизнули ChatGPT-4-Turbo - ускоренную и более дешевую версию.
• Расширили контекст до 128к токенов (это ~300 страниц текста)
• Увеличили лимиты генерации токенов/сек.
• Каждый токен в промпте стал в 3x раза дешевле, а сгенерированные токены - в 2x раза дешевле по сравнению с ChatGPT-4
• База знаний ChatGPT-4-Turbo рсширилась до апреля 2023 (у ChatGPT-4 было до сентября 2021).
• Очень интересно уведеть бенчмарки, насколько пожертвовали качеством генерации у Turbo версии ради ускорения.
2️⃣ Запустили Assistants API - набор no-code инструментов для создания кастомных ботов-ассистентов на основе ChatGPT.
• Ассистенты могут писать и выполнять код, принимать на вход документы и PDF. Возможность грузить картинки добавят позже.
• Это убило много стартапов, которые строили свои продукты вокруг промптинга и предоставления доступа к кастомным агентам.
3️⃣ Новые модальности (Vision & Audio):
• Dalle-3 теперь доступна через API.
• Релизнули модель для синтеза речи (TTS). Доступна через API.
• Релиз Whisper-3 - более мощный speech-2-text. Уже в опен-соурсе на GitHub. А также через API.
• ChatGPT теперь может принимать картинки через API.
4️⃣ Анонсировали "GPTs" - возможность создания кастомных версий ChagGPT для разных целей и маркетплейс для них.
• Девелоперы могут продавать свои кастомизированные GPT на централизированном маркетплейсе и получать процентик от ревенью. Типа App Store для ботов.
5️⃣ Copyright Shield - защита от нарушения автораских прав для пользователей Enterprise плана и API. То есть если на пользователя подали в суд за нарешение авторских прав в результате генерации моделями OpenAI, то OpenAI впрягается за пользователя и оплавчивает все судебные издержки.
Видео-выжимка выступлений с основными моментами: тык (19 минут).
@ai_newz
• Расширили контекст до 128к токенов (это ~300 страниц текста)
• Увеличили лимиты генерации токенов/сек.
• Каждый токен в промпте стал в 3x раза дешевле, а сгенерированные токены - в 2x раза дешевле по сравнению с ChatGPT-4
• База знаний ChatGPT-4-Turbo рсширилась до апреля 2023 (у ChatGPT-4 было до сентября 2021).
• Очень интересно уведеть бенчмарки, насколько пожертвовали качеством генерации у Turbo версии ради ускорения.
• Ассистенты могут писать и выполнять код, принимать на вход документы и PDF. Возможность грузить картинки добавят позже.
• Это убило много стартапов, которые строили свои продукты вокруг промптинга и предоставления доступа к кастомным агентам.
• Dalle-3 теперь доступна через API.
• Релизнули модель для синтеза речи (TTS). Доступна через API.
• Релиз Whisper-3 - более мощный speech-2-text. Уже в опен-соурсе на GitHub. А также через API.
• ChatGPT теперь может принимать картинки через API.
• Девелоперы могут продавать свои кастомизированные GPT на централизированном маркетплейсе и получать процентик от ревенью. Типа App Store для ботов.
Видео-выжимка выступлений с основными моментами: тык (19 минут).
@ai_newz
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
В нашем мире информационного изобилия мы часто сталкиваемся с проблемой перегрузки информацией. Статьи, книги, отчеты - все это требует нашего внимания и времени на прочтение.
Но что если бы вы могли получить краткое содержание любого текста, сохраняя при этом все ключевые моменты? Вот где на помощь приходит суммаризация текста - и это то, о чем мы сегодня поговорим.
https://nerdit.ru/maghiia-summarizatsii-tieksta/
#nlp #суммаризация #nltk
Но что если бы вы могли получить краткое содержание любого текста, сохраняя при этом все ключевые моменты? Вот где на помощь приходит суммаризация текста - и это то, о чем мы сегодня поговорим.
https://nerdit.ru/maghiia-summarizatsii-tieksta/
#nlp #суммаризация #nltk
Nerd IT
Магия суммаризации текста: Как машинное обучение помогает нам усваивать информацию быстрее
В нашем мире информационного изобилия мы часто сталкиваемся с проблемой перегрузки информацией. Статьи, книги, отчеты - все это требует нашего внимания и времени на прочтение.
❤1
Рекомендательные системы - это мощный инструмент, который помогает нам справляться с информационным перегрузкой и находить интересующий нас контент. Они основаны на анализе наших предпочтений и поведения, предлагая нам наиболее подходящие варианты.
https://nerdit.ru/recommend-systems/
https://nerdit.ru/recommend-systems/
Nerd IT
Искусство рекомендаций: как системы помогают нам находить то, что нам нравится
Рекомендательные системы - это мощный инструмент, который помогает нам справляться с информационным перегрузкой и находить интересующий нас контент. Они основаны на анализе наших предпочтений и поведения, предлагая нам наиболее подходящие варианты.
👍1
Привет, друзья! Сегодня я хотел бы поделиться с вами некоторыми шагами, которые помогут вам создать свою первую модель машинного обучения на Python.
https://nerdit.ru/first-ml-model/
#python #ml #sk-learn
https://nerdit.ru/first-ml-model/
#python #ml #sk-learn
Nerd IT
Как создать свою первую модель машинного обучения на Python
Привет, друзья! Сегодня я хотел бы поделиться с вами некоторыми шагами, которые помогут вам создать свою первую модель машинного обучения на Python.
Добро пожаловать в мир Pandas - мощной библиотеки для анализа данных! Сегодня мы рассмотрим, как добавлять и удалять столбцы и строки в Pandas.
https://nerdit.ru/dobavlieniie-i-udalieniie-stolbtsov-i-strok-v-pandas/
#pandas
https://nerdit.ru/dobavlieniie-i-udalieniie-stolbtsov-i-strok-v-pandas/
#pandas
Nerd IT
Добавление и удаление столбцов и строк в Pandas: Руководство с примерами
Добро пожаловать в мир Pandas - мощной библиотеки для анализа данных! Сегодня мы рассмотрим, как добавлять и удалять столбцы и строки в Pandas.
Привет, друзья! Сегодня я хочу поделиться с вами интересной функцией в библиотеке Pandas - GroupBy. Если вы занимаетесь анализом данных или работаете с таблицами, то, скорее всего, уже слышали об этой мощной функции. Давайте погрузимся в мир группировки данных с Pandas GroupBy и рассмотрим, как она может помочь вам в ваших проектах.
https://nerdit.ru/pandas-groupby/
#pandas
https://nerdit.ru/pandas-groupby/
#pandas
Nerd IT
Исследование группировки данных с помощью Pandas GroupBy
Привет, друзья! Сегодня я хочу поделиться с вами интересной функцией в библиотеке Pandas - GroupBy. Если вы занимаетесь анализом данных или работаете с таблицами, то, скорее всего, уже слышали об этой мощной функции.
Создание чат-бота для Телеграм на Python – это увлекательное занятие, которое открывает перед вами огромные возможности. В этом посте мы рассмотрим основные шаги, которые вы должны произвести для создания своего бота.
https://nerdit.ru/telegram-chat-bot-python/
https://nerdit.ru/telegram-chat-bot-python/
Nerd IT
Создание чат-бота для telegram на Python: Пошаговый гид с примерами кода
Создание чат-бота для Телеграм на Python – это увлекательное занятие, которое открывает перед вами огромные возможности. В этом посте мы рассмотрим основные шаги, которые вы должны произвести для создания своего бота.
Работа с Excel в библиотеке Pandas предоставляет мощные инструменты для обработки и анализа данных. При помощи функций Pandas, мы можем импортировать данные из Excel-файлов, выполнять различные операции, такие как фильтрация, сортировка, группировка и агрегация данных, а также экспортировать измененные данные обратно в Excel-файлы.
Это значит, что мы можем автоматизировать и ускорить рутинные задачи, связанные с обработкой данных в Excel. Вместо ручного копирования и вставки данных, мы можем использовать функции Pandas для быстрой и эффективной обработки больших объемов информации.
К примеру, мы можем использовать Pandas для фильтрации данных и выбора только нужных строк или столбцов. Затем мы можем применить операции агрегации, чтобы получить суммарные значения, средние значения или любую другую статистику для наших данных.
#pandas #excel
Перейти к посту: https://nerdit.ru/excel-pandas/
Это значит, что мы можем автоматизировать и ускорить рутинные задачи, связанные с обработкой данных в Excel. Вместо ручного копирования и вставки данных, мы можем использовать функции Pandas для быстрой и эффективной обработки больших объемов информации.
К примеру, мы можем использовать Pandas для фильтрации данных и выбора только нужных строк или столбцов. Затем мы можем применить операции агрегации, чтобы получить суммарные значения, средние значения или любую другую статистику для наших данных.
#pandas #excel
Перейти к посту: https://nerdit.ru/excel-pandas/
Nerd IT
Работа с excel таблицами в Pandas
При помощи функций Pandas, мы можем импортировать данные из Excel-файлов, выполнять различные операции, такие как фильтрация, сортировка, группировка и агрегация данных, а также экспортировать измененные данные обратно в Excel-файлы.
Прогнозирование временных рядов: анализ и применение методов машинного обучения
Прогнозирование временных рядов является важной задачей в сфере анализа данных и принятия решений. Временные ряды представляют собой последовательность данных, упорядоченных по времени, и включают такие области, как финансовые рынки, погода, продажи и другие.
https://nerdit.ru/time-series-modeling-techniques/
Прогнозирование временных рядов является важной задачей в сфере анализа данных и принятия решений. Временные ряды представляют собой последовательность данных, упорядоченных по времени, и включают такие области, как финансовые рынки, погода, продажи и другие.
https://nerdit.ru/time-series-modeling-techniques/
Nerd IT
Прогнозирование временных рядов: анализ и применение методов машинного обучения
Прогнозирование временных рядов является важной задачей в сфере анализа данных и принятия решений. Временные ряды представляют собой последовательность данных, упорядоченных по времени, и включают такие области, как финансовые рынки, погода, продажи и другие.
Pandas dataframe и как его использовать для анализа данных
Pandas - это мощный инструмент для работы с данными в Python. Он предоставляет структуры данных, такие как DataFrame, которые облегчают анализ и манипуляцию данными.
https://nerdit.ru/pandas-dataframe/
Pandas - это мощный инструмент для работы с данными в Python. Он предоставляет структуры данных, такие как DataFrame, которые облегчают анализ и манипуляцию данными.
https://nerdit.ru/pandas-dataframe/
Nerd IT
Pandas dataframe и как его использовать для анализа данных
Pandas - это мощный инструмент для работы с данными в Python. Он предоставляет структуры данных, такие как DataFrame, которые облегчают анализ и манипуляцию данными.
Привет, друзья! Сегодня хочу поговорить с вами о знаменитом фреймворке Django. Django - это мощный инструмент для создания веб-приложений на Python, который позволяет разработчикам работать быстро и эффективно. Если вы только начинаете знакомство с Django, то вас ждёт захватывающее путешествие в мир веб-разработки.
Django предлагает гибкую архитектуру, встроенную административную панель, удобную работу с базами данных и множество других полезных инструментов. Этот фреймворк идеально подходит как для небольших проектов, так и для крупных веб-приложений.
Если вы хотите узнать больше о том, как начать работу с Django, оставайтесь с нами! Мы собираемся исследовать его возможности, создавать увлекательные проекты и делиться полезными советами. Держите руку на пульсе и готовьтесь к захватывающему погружению в мир Django. До скорой встречи!
#django
Django предлагает гибкую архитектуру, встроенную административную панель, удобную работу с базами данных и множество других полезных инструментов. Этот фреймворк идеально подходит как для небольших проектов, так и для крупных веб-приложений.
Если вы хотите узнать больше о том, как начать работу с Django, оставайтесь с нами! Мы собираемся исследовать его возможности, создавать увлекательные проекты и делиться полезными советами. Держите руку на пульсе и готовьтесь к захватывающему погружению в мир Django. До скорой встречи!
#django
Первый проект на Django: Полное описание и код
Django - это мощный фреймворк для создания веб-приложений на Python. Создание своего первого проекта на Django может быть захватывающим и познавательным опытом. Давайте создадим простое веб-приложение для управления списком задач.
https://nerdit.ru/piervyi-proiekt-na-django-polnoie-opisaniie-i-kod/
#django
Django - это мощный фреймворк для создания веб-приложений на Python. Создание своего первого проекта на Django может быть захватывающим и познавательным опытом. Давайте создадим простое веб-приложение для управления списком задач.
https://nerdit.ru/piervyi-proiekt-na-django-polnoie-opisaniie-i-kod/
#django
Nerd IT
Первый проект на Django: Полное описание и код
Django - это мощный фреймворк для создания веб-приложений на Python. Создание своего первого проекта на Django может быть захватывающим и познавательным опытом. Давайте создадим простое веб-приложение для управления списком задач.
Google выпустил опенсорс версию Gemini
Новую модель Гугла, с открытыми весами и коммерческой лицензией, зовут Gemma. LLM доступна в 2х вариантах - 2B (работает на телефоне) и 7B (gpu).
7B модель по качеству обгоняет Мистраль 7B v0.1 и почти догоняет Llama 2 70B (на LLM Leaderboard).
Дать задание Instruct модели можно тут
Обратите внимание, что это (пока что) не чат-бот, а модель которой нужно давать инструкции (например напиши email)
🤗 Блог-пост
🖥 Блог-пост
Новую модель Гугла, с открытыми весами и коммерческой лицензией, зовут Gemma. LLM доступна в 2х вариантах - 2B (работает на телефоне) и 7B (gpu).
7B модель по качеству обгоняет Мистраль 7B v0.1 и почти догоняет Llama 2 70B (на LLM Leaderboard).
Дать задание Instruct модели можно тут
Обратите внимание, что это (пока что) не чат-бот, а модель которой нужно давать инструкции (например напиши email)
🤗 Блог-пост
🖥 Блог-пост
huggingface.co
Open LLM Leaderboard - a Hugging Face Space by open-llm-leaderboard
Track, rank and evaluate open LLMs and chatbots
👍1
Как можно использовать python в SEO?
Питон, как язык программирования, может быть чрезвычайно полезным инструментом в области SEO. Он позволяет автоматизировать различные задачи, связанные с поиском и анализом ключевых слов, сбором данных о поисковой выдаче, а также созданием отчетов о SEO-показателях.
https://nerdit.ru/kak-mozhno-ispolzovat-piton-v-seo/
Питон, как язык программирования, может быть чрезвычайно полезным инструментом в области SEO. Он позволяет автоматизировать различные задачи, связанные с поиском и анализом ключевых слов, сбором данных о поисковой выдаче, а также созданием отчетов о SEO-показателях.
https://nerdit.ru/kak-mozhno-ispolzovat-piton-v-seo/
Nerd IT
Как можно использовать python в SEO?
Питон, как язык программирования, может быть чрезвычайно полезным инструментом в области SEO. Он позволяет автоматизировать различные задачи, связанные с поиском и анализом ключевых слов, сбором данных о поисковой выдаче, а также созданием отчетов о SEO-показателях.
Использование Python для поиска неработающих ссылок на сайте
https://nerdit.ru/ispolzovaniie-python-dlia-poiska-nierabotaiushchikh-ssylok-na-saitie/
https://nerdit.ru/ispolzovaniie-python-dlia-poiska-nierabotaiushchikh-ssylok-na-saitie/
Nerd IT
Использование Python для поиска неработающих ссылок на сайте
Для анализа неработающих ссылок на вашем сайте можно использовать скрипты Python.
Pandas - это библиотека Python, предназначенная для обработки и анализа данных. Она предоставляет мощные инструменты для работы с табличными данными, включая методы очистки данных. Очистка данных - это важный этап анализа данных, который включает в себя удаление или исправление ошибочных значений, обработку пропущенных данных и преобразование данных в формат, удобный для анализа.
https://nerdit.ru/mietody-ochistki-dannykh-v-pandas/
https://nerdit.ru/mietody-ochistki-dannykh-v-pandas/
Nerd IT
Методы очистки данных в Pandas
Очистка данных - это важный этап анализа данных, который включает в себя удаление или исправление ошибочных значений, обработку пропущенных данных и преобразование данных в формат, удобный для анализа.
Привет, друзья! 🚀 Сегодня хочу поделиться с вами мыслями о том, почему изучение Python и анализа данных может стать одним из лучших вложений в ваше будущее.
Python - это не просто язык программирования, это целый новый мир возможностей. Он открывает двери в такие сферы, как веб-разработка, автоматизация, машинное обучение и, конечно же, анализ данных. Изучение Python - это как получение универсального ключа, который подходит к множеству замков. 🗝
А анализ данных - это навык, который позволяет превратить сырые данные в ценные инсайты и знания. В мире, где каждую секунду генерируются терабайты информации, умение видеть скрытые закономерности и выводы - это как иметь суперспособность. 🦸♂️
Вот несколько причин, почему стоит начать изучать Python и анализ данных уже сегодня:
- Востребованность. Специалисты в области данных - одни из самых востребованных на рынке труда.
- Универсальность. Python используется во многих отраслях, от финансов до биотехнологий.
- Доступность. Множество ресурсов и сообществ готовы помочь вам на пути обучения.
- Гибкость. С Python вы можете работать с различными типами данных, будь то текст, изображения или числовые данные.
- Инновации. Знание Python открывает путь к работе с новейшими технологиями и методиками.
И помните, что начать никогда не поздно. Каждый проект, каждый анализ, каждая написанная строка кода приближает вас к мастерству. 🌟
Не бойтесь начать, и вы увидите, как новые знания преобразят вашу карьеру и мышление. Давайте учиться вместе и развивать мир данных! 📊💡
#Python #DataAnalysis #Обучение #Карьера #Инновации
Python - это не просто язык программирования, это целый новый мир возможностей. Он открывает двери в такие сферы, как веб-разработка, автоматизация, машинное обучение и, конечно же, анализ данных. Изучение Python - это как получение универсального ключа, который подходит к множеству замков. 🗝
А анализ данных - это навык, который позволяет превратить сырые данные в ценные инсайты и знания. В мире, где каждую секунду генерируются терабайты информации, умение видеть скрытые закономерности и выводы - это как иметь суперспособность. 🦸♂️
Вот несколько причин, почему стоит начать изучать Python и анализ данных уже сегодня:
- Востребованность. Специалисты в области данных - одни из самых востребованных на рынке труда.
- Универсальность. Python используется во многих отраслях, от финансов до биотехнологий.
- Доступность. Множество ресурсов и сообществ готовы помочь вам на пути обучения.
- Гибкость. С Python вы можете работать с различными типами данных, будь то текст, изображения или числовые данные.
- Инновации. Знание Python открывает путь к работе с новейшими технологиями и методиками.
И помните, что начать никогда не поздно. Каждый проект, каждый анализ, каждая написанная строка кода приближает вас к мастерству. 🌟
Не бойтесь начать, и вы увидите, как новые знания преобразят вашу карьеру и мышление. Давайте учиться вместе и развивать мир данных! 📊💡
#Python #DataAnalysis #Обучение #Карьера #Инновации